抄録
本稿では，生き物らしいロボットのための移動学習モデルを提案する．このモデルを使ったロボットは欲求を解消するための移動を学習する．著者らの先行研究では，モデルにリカレント型ニューラルネットワークを用いている．その中では，RNNに移動を学習させるのにBack Propagation Through Time法(BPTT法)を用いている．しかし，BPTT法の学習の区切りを定めるのが困難であるという問題がある．そこで代わりに，RNNの結合荷重を遺伝的アルゴリズム(GA)を用いて最適化する．欲求を解消するためにロボットはどこからでも移動ができることを確認するために，著者らは移動学習モデルのシミュレーションを行った．
